高管薪酬结构与企业创新——基于高管风险承担视角.pdf

第 39 卷摇 第 2 期2024 年 3 月北京工商大学学报(社会科学版)JOURNAL OF BEIJING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCES)Vol.39 No.2Mar.2024doi:10.12085/j.issn.1009鄄6116.2024.02.007引用格式:张宏亮,李成蹊,王靖宇.高管薪酬结构与企业创新 基于高管风险承担视角J.北京工商大学学报(社会科学版),2024,39(2):85-99.ZHANG Hongliang,LI Chengxi,WANG Jingyu.Executive compensation structure and corporate innovationan ex鄄ecutive risk鄄taking perspectiveJ.Journal of Beijing Technology and Business University(Social Sciences),2024,39(2):85-99.高管薪酬结构与企业创新 基于高管风险承担视角张宏亮1,摇 李成蹊1,摇 王靖宇2(1.北京工商大学 商学院,北京摇 100048;2.北京物资学院 会计学院,北京摇 101149)摇 摇 摘摇 要:创新是企业获得技术优势的重要行为,有助于国家实现高水平科技自立自强,高管是企业做出创新决策的主体。以 20082021 年中国沪深 A 股上市公司为研究对象,对高管薪酬结构影响企业创新的效应及作用机制进行了实证检验。研究发现,随着高管薪酬结构中股权薪酬比例的提升,企业创新投入水平呈先上升后下降的倒“U冶型趋势。进一步地,以激励物的 Delta 指数和 Vega 指数为度量的高管风险承担在薪酬结构影响企业创新的路径中发挥了中介作用。异质性分析表明,高管股权薪酬对企业创新的正向激励效果仅显著存在于非国有企业和位于高市场化程度地区的企业当中。因此,企业要制定合理的薪酬结构,适当提高股权薪酬占比,并注重改善激励环境提升高管的风险承担能力,为企业创新创造良好的内外部环境。关键词:高管薪酬结构;企业创新;高管风险承担;倒“U冶型;Delta 效应;Vega 效应中图分类号:F272郾 92;F273郾 1摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 文章编号:1009鄄鄄6116(2024)02鄄鄄0085鄄鄄15收稿日期:2022鄄鄄06鄄鄄06基金项目:国家社会科学基金项目“注册制下机构投资者促进企业持续创新的模式、机制及制度设计冶(21BGL098);北京市社会科学基金重点项目“创新与风险承担视角下高管激励结构的测度、效应及设计冶(19GLA007);教育部人文社会科学规划基金项目“高管激励结构、风险承担与企业创新研究 冶(20YJA630089)。作者简介:张宏亮(1974),男,河北行唐人,北京工商大学商学院教授,博士生导师,博士,研究方向为资本市场与公司治理;李成蹊(1997),男,浙江嘉兴人,北京工商大学商学院硕士研究生,研究方向为资本市场与公司治理;王靖宇(1992),男,河北廊坊人,北京物资学院会计学院讲师,博士,研究方向为资本市场与公司治理;本文通信作者。一、问题的提出“十四五冶规划强调,要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自立自强作为国家发展的战略支撑,完善国家创新体系,加快建设科技强国。对于企业而言,研究与开发投入,是其获得技术优势的重要保证。从股东长远利益考虑,企业进行创新活动可以增加企业价值,实现股东财富的最大化。但就高管自身而言,创新活动由于其自身的固有风险,会改变高管获取收益的周期和风险,所以企业进行何种程度的创新是高管基于自身利益考虑,权衡利弊之后做出的最优选择。这种选择的偏差便产生了代理问题。单从创新活动考虑,它既顺应了时代发展的要求,有利于经济社会的正常运行,也有助于企业形成专用资产以获得技术性的垄断优势,因此如何保持企业创新活动的持续性始终是学术界研究的热点问题。高管薪酬激励通常被视为一种解决代理问题的公司治理机制,董事会可以通过薪酬契约设计使股东利益最大化。但事实上,高管薪酬契约设计的过程并不完全由董事会控制,高管可以依托自身权力使契约设计向对自身有利的方向倾斜。58北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期在企业创新问题上,高管薪酬与股东收益之间存在潜在的利益冲突。具体而言,创新活动的投资规模大、回报周期长,可能对企业短期业绩产生负面影响,而高管出于对工资和奖金等短期收益的考虑,可能会放弃创新活动带来的长期高额收益1。因此,高管薪酬激励在解决企业创新这一问题上起到了至关重要的作用。关于高管薪酬如何影响企业创新,目前学术界并未得出一致的结论。但学者们普遍认为,在面临企业创新这样的长期激励问题时,相较于货币薪酬激励,股权激励由于具有长远的分红机制可以使高管更多地考虑企业的长期经济效益,避免产生短视行为,从而更加积极地在企业开展创新活动。目前有关股权激励实施效果的研究主要受两种观点影响。部分学者认为,股权激励可以缓解高管与股东之间的代理冲突,使两者保持利益一致2。也有学者认为,尽管较低的持股比例会降低管理层的主观能动性,但持股比例过高时,股权所带来的权力恰恰是管理层肆无忌惮谋取私利的护身符。因此,基于管理层权力理论,部分学者认为股权激励不但没有解决代理问题,反而成为高管寻租的工具,进而产生出一种全新的代理成本3。创新活动之所以区别于一般长期投资,是由于其具有高风险性和高外部性特征。因此,当企业选择股权激励作为长期激励手段时,高管对于是否进行创新活动这一问题的出发点在于如何进行风险的平衡,从而最大限度地增值自己手中所持有的股权薪酬,使自身的变动性收益最大化。有研究指出,高管股权薪酬当中同时存在着由于股价波动率浮动所带来的风险承担激励(Vega)和由于股价变动所引起的风险规避效应(Delta),因此股权薪酬对于企业创新的影响是这两种因素博弈后的结果4。上述文献对研究高管薪酬激励与企业创新之间的关系固然重要,但忽视了以下几个问题。第一,以往研究在讨论薪酬激励与企业创新的关系时,大多只考虑了薪酬激励规模对创新的影响,对于薪酬激励结构与企业创新关系的讨论较为欠缺。第二,高管在面临企业创新问题时,考虑的不是企业的长期绩效,而是创新活动中的风险承担问题,这一点在以往研究中有所忽视。因此,当货币薪酬与股权薪酬都可以改变这种风险承担倾向时,不同的高管薪酬结构安排对于高管风险承担意愿的影响不尽相同。第三,以往研究大多只检验薪酬激励对于创新或风险承担的影响,但没有考虑这三者之间存在的内在逻辑关系,即风险承担是否成为薪酬激励作用于企业创新的中介变量。基于以上分析,有必要进一步探讨高管薪酬结构与企业创新之间的关系,并通过路径检验的方式,揭示高管薪酬结构影响企业创新背后真正的作用机制。本文的边际贡献可能表现在三个方面。首先,本文通过实证研究检验了高管薪酬结构对于企业创新的影响,明确了高管薪酬结构与企业创新之间的倒“U冶型关系。其次,本文对高管薪酬结构影响企业创新的内在机制做出了深入探讨,通过中介效应检验,分析并明确了风险承担激励在高管薪酬结构与企业创新之间承担的中介作用。最后,本文区分了不同产权性质和市场化程度,对高管薪酬激励效果进行了检验,验证了在不同性质企业中高管薪酬结构产生的激励效应存在差异,从而为现实中高管薪酬契约设计提供了可以借鉴的思路和方案。二、理论分析与研究假说(一)相关理论回顾创新是一种具有高风险性、非预测性、长期多阶段性且需要高人力资本投入的活动。早期关于企业创新的研究主要关注企业规模和市场竞争对创新的影响5-6。随着制度经济学以及法与金融话题在研究领域的兴起,越来越多的学者开始研究政府资助、产权性质、税收优惠等外部因素对企业创新的影响。部分学者通过研究发现,即使对于那些处于同一外部环境,且规模和市场竞争力都相似的企业,它们所表现出来的创新能力却依然大相径庭,这说明造成企业之间创新差异的因素可能不仅仅来源于外部。Belloc7认为,如果将创新聚焦于企业内部,那么创新就取决于高管是否愿意投资于某创新项目,因此创新的关键在于决策者如何将物质资本与人力资本整合到创新项目中去,而整合的过程则是由公司治理结构所决定的。已有文献大多从人力资本理论出发,认为高管是企业创新决策的掌舵者,把握着企业创新的大方向,因此高管行为特质是影响企业创新的重68第 39 卷摇 第 2 期张宏亮,李成蹊,王靖宇:高管薪酬结构与企业创新要内部因素。大量研究表明,对高管实施激励措施可以改变高管的创新意愿,但不同的激励手段所带来的激励效应不尽相同。原因在于,不同的薪酬类型对高管风险承担水平的提升效果是不同的,而高管风险承担对企业创新具有重要影响,高管风险承担水平决定了企业是否创新以及创新的程度。但多数文献只研究了高管风险承担对于企业创新的积极作用,却没有指出造成高管风险承担水平差异的原因。年志远8指出,现代企业资本可以大致分为物质资本和人力资本两类,这两类资本共同影响了企业的成本与绩效。作为企业重要人力资源的投入者,高管承担了绝大部分的经营风险。出于风险补偿层面的考虑,他们会要求分享企业的剩余权利。而高管薪酬就是高管进行风险承担后的一种奖励或是补偿。Casavecchia&Suh9从利益分享的角度出发,发现高管持股可以改变高管的思维和决策方式。在创新决策过程中,通过积极的内部资本配置,高管能够以股东视角进行创新决策,同时分享创新带来的超额收益。Bakke et al.10研究发现,股权薪酬明显提高了高管风险承担水平。为什么股权激励可以提升高管风险承担水平?其根本原因在于,股权激励缓解了企业的代理问题。本质上,代理问题是由于管理层和股东之间存在利益目标分歧,进而引发的由管理层与股东对于公司事务剩余控制权争夺所导致的一系列问题。股权激励何以提升高管风险承担水平可以从以下两个方面进行解释。一是股权激励缓解了信息不对称导致的代理问题。委托人和代理人之间代理问题的核心在于代理人的风险倾向。委托人可以通过组合投资控制风险,代理人则完全将自身承担的风险和与之相对应的报酬内化于企业运营中,因此二者之间的风险差异带来了道德风险。并且,这种风险差异的存在会进一步加剧管理层与股东在信息上的不对称,促使管理层出于自身利益考量而采取一些机会主义行为11。二是股权激励缓解了高管风险规避倾向引发的代理问题。由于个人财富和人力资本的不可分散性以及对个人声誉的考虑和对个人收益的控制,相较于股东,高管具有更大的风险厌恶倾向。因此,他们一般会进行风险规避,从而放弃一些 NPV 为正但有高风险的项目12。然而,在高管薪酬构成中,不是只有股权薪酬发挥了关于风险承担的激励作用。有学者提出,无论以何种方式进行薪酬激励,上市公司高管的薪酬激励数量都与上市公司的经营管理绩效呈正相关关系13。这意味着,若在一个信息毫无差别的市场中,股权薪酬激励应当与同等数量的货币薪酬激励无差别。有学者进一步研究发现,高管短期货币薪酬激励可以通过多元化投资和失败容忍来提高高管的风险承担能力,进而加大高风险项目的研发投资力度14。同时,股权薪酬产生的激励效应也并不是线性的。相较于货币薪酬,股权薪酬缺乏稳定性,容易造成高管安全感的缺失。为了弥补这部分缺失,高管可能会利用手中股权在企业中进行寻租15。现有文献大多证明了股权激励规模与企业创新之间存在着显著的倒“U冶型关系,即在一定范围内,股权激励促进了企业创新,而当股权激励达到一定程度后,又会抑制企业创新16-17。以上研究表明,高管薪酬对于企业创新的激励效果是多维度且非线性的。高管进行创新决策不仅受到薪酬激励规模的影响,通过改变高管薪酬结构,还可以对企业创新产生不同的激励效果。本文综合考虑高管薪酬结构的不同组成部分,进一步探讨了高管薪酬结构与企业创新之间的相关关系。(二)研究假说的提出1郾 薪酬结构对企业创新的影响企业创新的关键在于如何有效地整合外部资源和内部资源,而创新背后的逻辑基础就是外部融资和高管激励。在不同企业,高管激励的形式呈现多样化态势。有研究表明,相较于货币薪酬激励,股权激励作为一种柔性契约,既能够以更高的包容度接受创新前期的失败,又能够对创新的成功给予及时的奖励,因此可以较大程度地促进企业创新18。然而,无论货币薪酬激励还是股权激励,以往文献的研究视角均聚焦激励规模会对企业创新活动产生何种影响,但有学者指出,不同的激励结构也会影响企业的研发投资决策。徐宁、王帅19研究发现,货币薪酬激励与股权激励对于企业创新绩效之间存在交互作用,采用货币薪酬激励和股权激励相结合的薪酬契约配置能够明显促进企业动态创新能力的提高,且货币薪酬激励与股权激励之间存在着显著的协同效应。78北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期事实上,就货币薪酬激励而言,它是管理层能够获取的主要的确定性收益。稳定的货币薪酬使得高管在进行企业创新时没有后顾之忧,可以在一定程度上缓解代理问题。但这种稳定性的货币薪酬激励也会使高管更加厌恶高风险承担的创新项目,从而倾向于采取更加稳妥的方式来达到自身的业绩要求并出现一些风险规避行为20。根据利益协同假说,股权激励将高管与股东的长期利益进行了统一,当股东和经理人在长期目标上达成一致之后,将在一定程度上克服高管的短视行为,使其更愿意去进行一些高风险但 NPV 为正的研发投入活动。然而,基于管理防御假说,管理层有足够的动机使自身利益最大化,当股权激励总额过高时就会出现管理防御效应。因此,无论采用何种激励方式,其底层逻辑都是在满足高管自身利益要求的基础上,针对最终的激励目标,使高管利益与股东利益尽可能保持一致。当激励目标为企业创新时,激励契约设计要解决的问题是,何种模式的激励契约可以使高管以一种高风险承担的方式去提升企业创新动力。根据以上分析不难发现,货币薪酬激励与股权薪酬激励本身就存在激励机理上的差异。由于激励机理不同,两种薪酬激励在薪酬结构中的构成比例会存在差异,进而造成最终激励效果的不同。具体来看,货币薪酬可以分担高管的风险,减少企业高管在进行创新投入时的后顾之忧,但货币薪酬激励又不足以促使高管进行更多的风险承担。因此,当高管薪酬结构是以货币薪酬为主时,高管只需要维持公司平稳运行,达到基本业绩考核要求即可,公司的价值创造与自身利益不存在直接的经济关联。高管更不必选择高风险且收益不确定的创新项目,因为此时的激励契约难以弥补高管的人力资本风险溢价。此外,创新项目的固有风险反而可能会给高管获取额外的货币薪酬奖励带来不确定性。而股权薪酬的激励机理则恰恰相反,股权薪酬作为一种变动性薪酬激励手段,其价值会随着股价的变动而变动,并且股权激励本身就具有长期价值,高管有动机从长远角度考虑如何进行创新以提升企业价值。因此,薪酬结构中股权薪酬比例的上升,大大增加了高管的薪酬黏性,可以有效降低代理成本,股权薪酬在总薪酬激励中占的比例越高,管理层所追求的最大化利益就与企业长期价值最大化的目标越一致。然而,这种激励效应却并不是一直保持的,Kouwenberg&Ziemba21认为,只有适度的股权激励才能提升企业对创新项目的投资。在总体薪酬规模不变的前提下,随着薪酬结构中股权薪酬的比重不断增加,原先具有薪酬中性的货币现金薪酬逐渐减少,而股权薪酬为管理层带来的权力不断膨胀。高管股权激励达到一定程度,就可以增强高管的溢价能力,此时高管可能会有条件地以小股东和公司的利益为代价,谋取控制权私利。陈华东22发现,高管对股权激励的敏感性呈倒“U冶型态势,从而股权激励与企业创新也会呈现倒“U冶型关系。据此,本文提出如下假说。H1:高管股权薪酬占比与企业创新之间存在倒“U冶型关系。2郾 薪酬结构影响企业创新的机制创新活动本身就是一项高风险的行为,企业的风险承担水平将在很大程度上影响企业的研发投入。而风险承担是企业出于获利目的而在决策过程中产生的必然结果,通过承担风险来获取利润是企业经营的基本逻辑。企业风险承担水平主要体现在企业面对风险项目时的实际选择,而这种决策是由企业高管完成的,因此一个高风险承担水平的高管往往更愿意进行那些风险更大NPV 为正的投资活动。因此,对高管进行有效的激励,能够抑制公司管理层在投资决策上的机会主义动机,并且可以改变其风险偏好,使他们更容易接受那些高风险但 NPV 为正的项目,从而提高公司的风险承担水平。事实上,企业风险承担水平的不同会导致管理者采取不同的方式实现企业的经营目标。Hil鄄ary&Hui23研究发现,当存在经营期望落差时,企业往往会通过增加研发的方式来努力提升自身的经营业绩,但当风险承担水平已经处于一个较高水平时,如果企业依旧不断加大创新投资规模,可能会导致企业内部运营资金短缺的问题,因此管理者在进行研发投资时会抱有一种更加审慎的态度。当公司对高管进行股权激励之后,高管的利益诉求与股东更为一致,高管可以对企业的创新投入形成有效监督。刘华、杨汉明24通过实证检验发现,实施股权激励计划的公司,风险承担与88第 39 卷摇 第 2 期张宏亮,李成蹊,王靖宇:高管薪酬结构与企业创新创新绩效正相关,而未实施股权激励计划的公司,风险承担与创新绩效负相关。因此,本文认为当管理层薪酬总额保持不变时,其薪酬结构的不同会导致薪酬激励所引发的风险程度激励效应的不同,继而改变企业的风险承担水平。需要强调的是,股权薪酬的激励效应并不单一,它会从两个效应改变高管的风险承担倾向,一是由于股价变动而产生的风险规避效应(Delta 效应),二是由于股价波动率变动带来的风险承担效应(Vega 效应)。大量实证研究使用 Delta 效应度量了股权薪酬对高管财富的影响,发现股价变动并不能明显引起高管财富的变动,但这不足以说明股权薪酬对高管的激励是不足的。这是因为,使用 Delta 效应衡量股权激励度忽略了股价波动率变动对高管财富的影响。现有研究发现,股票收益波动率的敏感性(Vega 效应的具体体现)会显著提升风险规避型经理人的风险承担意愿。据此,本文提出如下假说。H2:Delta 效应与 Vega 效应在高管薪酬结构对企业创新的影响中起到了双重中介作用。三、研究设计(一)样本选择与数据来源为检验高管薪酬结构对企业创新的影响以及风险承担激励在两者关系中所发挥的作用,本文选取 20082021 年中国沪深两市 A 股实施了高管股权激励的上市公司作为研究对象。股权激励数据来自上市公司“股权激励授予明细表冶。考虑到同一次激励事件可能存在跨年度调整的情况,本文按照授予事件进行划分,将每一次授予的最后一次调整作为标准。而对于同一激励事件分批多次授予的情况,本文筛选出每一个事件每一次激励的最后一次调整作为标准,对于不同次的授予激励数量,本文选用增量指标而非总量指标进行计算。本文样本数据均来自国泰安(CSMAR)数据库,并对样本进行了如下处理:(1)剔除金融保险类上市公司;(2)剔除 ST、*ST 类上市公司;(3)剔除数据缺失的上市公司;(4)剔除采用股票期权和限制性股票以外的其他股权激励模式的上市公司。此外,本文还对所有连续变量进行了 1%和 99%分位点的缩尾处理。最终,得到包含1 814 个观测值的非平衡面板数据。(二)变量定义1郾 被解释变量:企业创新对于企业创新,已有文献大多从两个方面进行度量,即企业创新投入与企业创新产出。创新投入是指企业对于创新活动的投入金额。相较于研发专利的产出,研发投入更容易反映高管的创新意愿,因此本文选用研发投入来衡量企业创新(R&D),并且对企业的研发投入做了取自然对数处理,使样本分布更接近于标准正态分布。同时,本文考虑到单一从研发支出维度不足以说明企业的创新水平,企业的创新产出也是衡量企业创新成果的重要指标,因此从产出的数量和质量两个方面对企业创新重新进行度量。具体来说,本文将专利申请量(Ln_Patents)和发明专利申请量(Ln_Invents)作为替换被解释变量在稳健性检验中进行回归分析。2郾 解释变量:高管薪酬结构通过文献回顾可知,本文主要讨论的问题是,在不同企业高管的显性薪酬中,货币薪酬与股权薪酬这两者比例结构的不同,会对企业创新造成何种影响。根据 BP 的方法,高管薪酬结构(Stock)=标准化股权薪酬价值/(标准化股权薪酬价值+货币化薪酬价值)。其中,货币化薪酬被定义为企业高管当期公告所得的货币现金报酬。而关于股权薪酬的衡量,我国现行的股权激励方式主要有两种,即股票期权激励和限制性股票激励,因此本文修正了 BP 的方法,假定高管的激励仅由货币薪酬激励和股权激励构成,激励结构是由高管激励的类型及其比例决定的,并且本文讨论的激励类型只包括总股权薪酬激励、股票期权激励和限制性股票激励。此外,在确定激励数量时,本文首先筛选了样本公司中当期获授激励总额的前三名高管作为对象,同时按照筛选对象匹配其当期所领取的现金薪酬。同时,对于个别上市公司存在多次授予股权激励的情况,本文采用非累加的方式计算,具体定义如下。限制性股票激励=获授数量最多的前三名高管的限制性股票数量 伊(股票期末价格-股票授予价格)/限售年限;股票期权激励=获授数量最多的前三名高管的股票期权数量 伊 每份股票期权的价值/(等待期+行权期);货币薪酬激励=股票激励持有数量最多的前三名高管的年度货币薪98北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期酬总额。特别地,若股票激励的金额为负,则按照0 来计算。3郾 中介变量:高管风险承担本文分别以 Delta 系数(Delta)和 Vega 系数(Vega)来度量高管风险承担。在计算两个系数时,本文使用经过分红修正的 Black鄄Scholes 期权定价模型。对于 N 份看涨期权,其 Delta 系数和Vega 系数分别为:Delta=鄣C/鄣P 伊1%伊 S=e-dTN(Z)伊1%伊 S(1)Vega=鄣C/鄣滓 伊1%伊 S=e-dTN(Z)T12伊1%伊 S(2)其中,N(Z)为正态分布的概率分布函数,Z=ln(S/X)+T(r-d+滓2/2)/(滓T12)。上述 公 式 中 各 变 量 的 定 义 借 鉴 已 有 文献25-26的惯用方法:(1)X 为股权激励草案中股票期权的行权价格;(2)S 为股票年末收盘价格;(3)滓 为股票收益年化波动率,使用日收益率的标准差进行年化处理;(4)T 为期权的有效期;摇 摇(5)r 为复合无风险利率,等于当期无风险利率加1 取自然对数;(6)d 为股利分配率,等于预期股利支付率加 1 取自然对数,其中预期股利支付率为当年度股票每股股利除以当期股票价格。对于 N 份限制性股票,Delta 系数与 Vega 系数与公式(1)和公式(2)相同,但个别变量定义不同:X 为公司负债账面价值除以普通股股数,T 为限制性股票的有效期。4郾 控制变量本文参照鲁桐、党印27和姜英兵、于雅萍28的做法,并结合当前中国的国情,控制了企业规模(Size)、财务杠杆(Lev)、资产回报率(Roa)、现金比率(Cash)、资本密集度(Tangibility)、自由现金流(CF)、公司成长性(Growth)、高管平均年龄(Age)、是否购买高管董事责任险(D&O)等变量。其中,由于高管的隐性激励薪酬(如晋升激励等)不可直接观测,本文通过控制高管平均年龄(Age)来控制这部分隐性薪酬激励。变量定义如表 1 所示。表 1摇 变量定义变量类别变量符号变量名称变量说明被解释变量企业创新R&D当期研发投入的自然对数值解释变量高管薪酬结构Stock标准化股权薪酬价值/(货币化薪酬价值+标准化股权薪酬价值)中介变量Delta 系数Delta风险规避效应,根据分红修正的 Black鄄Scholes 模型计算得到Vega 系数Vega风险承担效应,根据分红修正的 Black鄄Scholes 模型计算得到企业规模Size期末总资产的自然对数值财务杠杆Lev负债总额/资产总额资产回报率Roa净利润/总资产现金比率Cash货币资金/总资产控制变量资本密集度Tangibility固定资产净额/总资产自由现金流CF(息前税后利润+折旧与摊销-营运资本增加-资本支出)/营业收入公司成长性Growth公司营业收入增长率高管平均年龄Age高管平均年龄取自然对数值是否购买高管董事责任险D&O虚拟变量,若当期购买取值为 1,否则为 0摇 摇(三)模型构建为实证检验本文的假说,本文首先构建模型(3),用于检验高管薪酬结构在总体上与企业创新之间的关系。为使模型形式简洁,回归模型中涉及的控制变量用 Control 统一表示。R&Di,t=琢0+琢1Stocki,t+移10j=2琢jControli,t+移Year+移Ind+着i,t(3)其中,R&D 表示企业创新,Stock 表示高管薪酬结构,i 和 t 表示公司和年份。系数 酌1检验了薪09第 39 卷摇 第 2 期张宏亮,李成蹊,王靖宇:高管薪酬结构与企业创新酬结构与企业创新之间在总体上是否存在显著的相关关系。移Year 和移Ind 分别表示年份和行业固定效应。其次,为检验 H1 是否符合预期,本文构建模型(4),用以检验高管薪酬结构与企业创新之间是否呈现非线性的关系,本文主要关注二次项的显著性以及系数 茁1的方向性。R&Di,t=茁0+茁1Stock2i,t+茁2Stocki,t+移11j=3茁jControli,t+移Year+移Ind+着i,t(4)同时,为检验在国企组和非国企组、东部地区和中西部地区企业之中,高管股权激励效应是否存在差异,本文仍然通过模型(3)对阈值点以前的样本进行分组回归。若模型(4)回归结果证明,高管薪酬结构与企业创新之间存在显著的倒“U冶型关系,则阈值点为-茁2/2茁1,模型(3)中系数 酌1则检验了各分组中的高管股权激励效果。最后,为检验高管薪酬结构促进企业创新的作用路径,并检验“Delta 效应冶和“Vega 效应冶是否在高管薪酬结构与企业创新之间起到了中介作用,本文使用高管激励结构阈值点以前的样本,基于一元并行的多元中介效应模型进行回归分析。该模型旨在检验解释变量除了直接作用于被解释变量,是否还可能通过中介变量影响被解释变量。据此,本文构建了以下递归模型。模型(3)连同模型(5)、模型(6)、模型(7)共同构成中介效应检验递归模型组。Deltai,t=酌0+酌1Stocki,t+移10j=2酌jControli,t+移Year+移Ind+着i,t(5)Vegai,t=兹0+兹1Stocki,t+移10j=2兹jControli,t+移Year+移Ind+着i,t(6)R&Di,t=滋0+滋1Stocki,t+滋2Deltai,t+滋3Vegai,t+移12j=4滋jControli,t+移Year+移Ind+着i,t(7)Delta 和 Vega 作为回归模型的中介变量,其个体的中介效应分别为 酌1伊 滋2和 兹1伊 滋3;高管薪酬结构对于企业创新的直接效应为 滋1,总体效应为 茁1。总体效应、直接效应、个体中介效应满足式(8):茁1=滋1+酌1伊 滋2+兹1伊 滋3(8)检验中介效应的方法是通过逐步检验联立方程组的回归系数。如果系数 茁1显著,且系数 酌1和 滋2均显著,则 Delta 系数存在明显的中介效应(Vega 系数的检验同理)。此时,如果 滋1显著说明薪酬结构的直接效应依旧存在,Delta 系数只承担部分中介效应,如果 滋1不显著则说明 Delta 系数承担了完全的中介效应。但如果 酌1和 滋2之中存在一个系数不显著,则需要构建 Sobel 统计量 Z值来 检 验 中 介 效 应 是 否 显 著,Z酌1滋2=酌1滋2/酌21s2滋2+滋22s2酌1。其中,酌1和滋2分别是 酌1和 滋2的估计,s 是标准误,s酌1、s滋2分别是酌1和滋2的标准误(Vega 系数的检验同理)。Sobel 检验中 Z 值在5%显著性水平的临界值为 0郾 97。四、实证结果及分析(一)描述性统计分析20082021 年中国上市公司使用股票期权或限制性股票实施了共计 3 595 次高管股权激励。其中,使用股票期权 981 次,使用限制性股票2 614 次。股票期权和限制性股票在各年度的具体分布情况如表 2 所示。表 2摇 20082021 年中国上市公司股权激励实施概况年度股权激励次数股票期权激励次数限制性股票激励次数200819136200911922010221572011604218201210269332013131666520141575899201517752125201621046164201726450214201837882296201957714443320205391314082021948204744合计3 5959812 614摇 摇 资料来源:国泰安(CSMAR)数据库。19北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期摇 摇 不难发现,自 2005 年中国发布上市公司股权激励管理办法(试行)以来,逐渐有上市公司使用股权激励作为高管变动性薪酬的一部分,但在 2011 年以前,无论实施计划还是现实客观条件都处于一个探索期,虽然有较多公司推出了激励方案,但是最终能够成功实施股权激励的上市公司并不多。自 2011 年开始,中国上市公司实施股权激励的次数有了较大幅度的增长。在 2012 年以前上市公司股权激励以股票期权为主,但在2012 年以后,越来越多的上市公司选择限制性股票作为激励标的物进行股权激励。本文主要变量的描述性统计结果见表 3。表 3摇 主要变量的描述性统计结果变量观测值均值标准差中位数最小值最大值R&D1 81416郾 6095郾 18917郾 9330郾 00022郾 905Ln_Patents1 8141郾 9822郾 0961郾 6090郾 0008郾 623Ln_Invents1 8141郾 3461郾 6250郾 3470郾 0008郾 549Stock1 8140郾 5020郾 3610郾 5930郾 0001郾 000Delta1 8140郾 1240郾 2110郾 0600郾 0002郾 571Vega1 8140郾 7751郾 9410郾 1600郾 00025郾 547Size1 81422郾 0721郾 17921郾 89019郾 88626郾 625Lev1 8140郾 3960郾 1840郾 3920郾 0350郾 969Roa1 8140郾 0610郾 0580郾 057-0郾 3730郾 263Cash1 8140郾 2460郾 3390郾 186-0郾 5703郾 931Tangibility1 8140郾 0090郾 2760郾 029-2郾 3671郾 294CF1 8140郾 1690郾 1280郾 1450郾 0010郾 689Growth1 8140郾 1920郾 1240郾 1590郾 0100郾 755Age1 8143郾 8940郾 0653郾 8963郾 6524郾 066D&O1 8140郾 0460郾 210001摇 摇 表 3 的结果显示,企业当期研发支出的自然对数最小值为 0,最大值为 22郾 905,而专利申请量的自然对数最小值为 0,最大值达到 8郾 623,说明不同企业在研发创新方面存在着较大的差距;高管薪酬结构的均值为 0郾 502,说明从总体角度来看,在实施高管股权激励的上市公司中,股权薪酬在高管薪酬结构当中占据了较大的比重,公司价值与高管利益获取之间的联系较为紧密。同时,高管薪酬结构的标准差为 0郾 361,说明在不同上市公司中高管薪酬结构存在较大的差异。(二)回归结果分析表 4 报告了高管薪酬结构影响企业创新的回归结果。列(1)显示,Stock 的系数为 0郾 595,且变量在 10%的水平下显著,说明随着高管薪酬结构中股权薪酬比例的上升,高管进行创新投入的意愿显著加强。为进一步检验这种薪酬结构的变动所带来的创新激励作用是否始终保持线性关系,本文在回归中加入了 Stock 的二次项进行检验。列(2)的结果显示,Stock2的系数为-2郾 989,变量在 5%的水平下显著,即模型(4)的系数 茁1为负,证明薪酬结构与企业创新之间存在着显著的倒“U冶型关系,即随着高管薪酬结构中股权薪酬比例的提升,企业创新呈现先增后减的态势,该结果初步支持了本文的H1。同时,可以由列(2)的结果计算得出高管薪酬激励结构的阈值点为 55郾 81%。列(3)与列(4)分别对阈值点前后的样本按照线性模型进行了回归。结果显示,在阈值点前后,Stock 的系数符号截然相反,且变量均保持显著,再次证明了倒“U冶型结论的可靠性。摇 摇 为进一步检验高管薪酬结构影响企业创新的作用机制,本文以高管风险承担作为中介变量29第 39 卷摇 第 2 期张宏亮,李成蹊,王靖宇:高管薪酬结构与企业创新摇 摇表 4摇 高管薪酬结构影响企业创新的回归结果(1)(2)(3)(4)Stock0郾 595*3郾 349*2郾 117*-1郾 222*(1郾 73)(2郾 61)(2郾 49)(-1郾 84)Stock2-2郾 989*(-2郾 23)Size0郾 456*0郾 442*0郾 412*0郾 539*(3郾 39)(2郾 46)(1郾 74)(2郾 15)Lev-7郾 190*-7郾 144*-8郾 304*-6郾 205*(-7郾 99)(-6郾 72)(-6郾 01)(-4郾 00)Roa-3郾 652-3郾 897-6郾 001-1郾 551(-1郾 48)(-1郾 33)(-1郾 46)(-0郾 39)CF0郾 2980郾 2940郾 4340郾 397(0郾 65)(0郾 55)(0郾 57)(0郾 52)Cash-0郾 864-0郾 951-2郾 721*0郾 835(-0郾 79)(-0郾 89)(-1郾 70)(0郾 62)Tangibility2郾 283*2郾 269*-0郾 4645郾 242*(2郾 29)(1郾 87)(-0郾 26)(3郾 42)Growth-0郾 909*-0郾 848-1郾 408*-0郾 495(-2郾 30)(-1郾 59)(-1郾 93)(-0郾 63)Age5郾 038*4郾 776*8郾 209*1郾 043(2郾 58)(2郾 11)(2郾 82)(0郾 34)D&O0郾 1590郾 1900郾 0000郾 773(0郾 27)(0郾 26)(0郾 00)(0郾 77)Year FE是是是是Ind FE是是是是聚类效应是是是是常数项-10郾 305-9郾 223-20郾 410*3郾 366(-1郾 40)(-1郾 04)(-1郾 81)(0郾 27)观测值1 8141 814872942R20郾 0570郾 0590郾 0750郾 056摇 摇 注:*、*和*分别代表在 1%、5%和 10%的水平下显著;括号内为 T 值。进行了回归分析。表 5 的结果显示,高管薪酬结构中股权薪酬占比的提升显著地促进了企业创新,且随着高管薪酬结构中股权薪酬比重的提升,Delta 效应和 Vega 效应同时增强。列(2)和列(3)的回归结果显示,两类效应的正向影响均在1%的水平下显著,但在列(4)中,Delta 效应和Vega 效应都没有对企业创新产生显著的影响。Sobel 检验结果表明,Delta 效应的 Z 值为-1郾 63,说明风险规避对于高管薪酬结构变动造成的企业创新变化具有负向中介效应,而 Vega 效应的 So鄄bel 检验结果显示,Vega 在整体上并没有体现出明显的中介效应。39北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期表 5摇 中介效应检验结果(1)(2)(3)(4)R&DDeltaVegaR&DStock0郾 595*0郾 057*0郾 316*0郾 648*(1郾 73)(5郾 13)(3郾 09)(1郾 85)Delta-0郾 684(-0郾 80)Vega0郾 045(0郾 49)控制变量是是是是Year FE是是是是Ind FE是是是是常数项-10郾 305-1郾 385*-12郾 002*-10郾 708(-1郾 40)(-5郾 8